🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
и посмотреть медиа
XlsxWriter: создание Excel-файлов в Python
XlsxWriter — это библиотека Python, предназначенная для записи данных и excel-формул, форматирования, создания диаграмм и работы с большими объемами данных в формате Excel. Может работать в связке с классическими библиотеками по типу Pandas и с базами данных.
Чаще всего используется для автоматизации создания excel-файлов на основе данных из БД. Но XlsxWriter, в отличие от тех же самых openpyxl или pandas, не умеет читать Excel-файлы, эта библиотека предназначена только для записи. Взамен у нее есть расширенный функционал по сравнению с аналогами:
▶️Может работать со всеми форматами и стилями excel
▶️Имеет продвинутые возможности для визуализации (линейные и комбинированные графики; гистограммы; круговые, кольцевые, лепестковые, кластеризированные... диаграммы; Sparklines (микрографики) и еще очень много всего)
▶️Может использоваться в контексте больших данных (оптимизированная работа с памятью, поддержка потоковой записи, быстрая обработка больших наборов данных)
▶️Также имеет полную поддержку формул excel, может создавать сводные таблицы, добавлять макросы, вставлять комментарии, изображения, гиперссылки, выпадающие списки и т.д.
🟠Используется она следующим образом. Например, одна из типовых ситуаций: у нас есть данные в БД, которые надо отобразить в экселе, прописав формулы и стили.
Для начала нужно установить библиотеку через pip install. В этом примере она будет использоваться в связке с Pandas, поэтому явный импорт не потребуется, но всё равно не надо забывать, что это - отдельная библиотека, которой можно пользоваться и обособленно.
Затем с помощью библиотек по типу cx_oracle/sqlalchemy подключаемся к БД, селектим нужные данные и сохраняем их в датафрейм (подробнее про подключение к БД и выборку: cx_oracle или sqlalchemy)
Далее через пандас указываем конечный файл с листом и обращаемся к библиотеке через engine:
import pandas as pd
with pd.ExcelWriter('file.xlsx', engine='xlsxwriter') as writer:
df.to_excel(writer, sheet_name='Лист_1', index=False)
workbook = writer.book
worksheet = writer.sheets['Лист_1']
задаем стили заголовкам и прописываем условное форматирование для столбцов С и В (если "С" > "В", то выделяем "С" красным цветом):
header_format = workbook.add_format({
'bold': True, 'bg_color': '#4F81BD', 'font_color': 'white'
})
for col_num, value in enumerate(df.columns):
worksheet.write(0, col_num, value, header_format)
red_format = workbook.add_format({'bg_color': '#FFC7CE'})
worksheet.conditional_format(
'C2:C4', {
'type': 'formula',
'criteria': '=$C2>$B2',
'format': red_format
}
)
и добавляем итоговые формулы:
worksheet.write('A5', 'Итого:')
worksheet.write_formula('B5', '=SUM(B2:B4)')
worksheet.write_formula('C5', '=SUM(C2:C4)')
В результате получим скрипт, который можно будет запускать с определенной периодичностью по мере, например, обновления данных в БД, и на выходе получать стилизованную excel-таблицу с итоговыми суммирующими формулами и с подсветкой тех значений в столбце С, которые больше значений в столбце B (например, расходы > доходов).